概述
营销的成功包括真实的主张、同意、相关性、可及性和持久的客户价值。更多的展示次数或点击次数并不自动意味着营销活动是有效的或负责任的。
主要要点
- 定义真正的活动结果。
- 验证声明和同意控制。
- 衡量下游价值和危害。
深入探讨
在选择模型之前定义受众需求和业务成果。一项活动可能会优化认知度、合格的销售线索、购买、保留或教育，而每一项都需要不同的证据。避免使用敏感或不相关的代理来定位人员或设置优惠。审查生成的声明和创意资产。根据当前证据验证价格、结果、比较、推荐和产品功能。保持披露、选择退出和同意在生成的副本之外可执行。衡量下游结果和危害。跟踪相关细分市场的合格转化、退款、投诉、退订率、可访问性和绩效。通过耸人听闻的措辞优化的点击可能会降低信任度或吸引无法从优惠中受益的人。版本受众、提示、创意和登陆页面。监控模型或平台更新后的变化，并为受监管、敏感或面向公众的声明保留人工批准步骤。记录每个实验中使用的实际受众和登陆页面版本。
04工作示例
将点击质量与点击量分开
想象一下一个标题，它的点击次数增加了一倍，但退款却增加了，因为它暗示了该产品不提供的保证。
审查声明、下游结果和受影响的受众。
用准确的语言替换它，并针对合格的价值而不是原始点击进行优化。
它显示了什么
构建的示例将营销指标与真实的客户结果联系起来。
现实世界的实施
根据当前文档检查每个生成的产品声明。
将广告系列点击次数与合格转化、退款和投诉进行比较。
付诸实践
为什么这很重要
- 构建选择. 应用级设计决定了人工智能是否能改善实际结果。
- 团队与工作流程. 良好的工作流程集成可以创造用户值得信赖的生产力收益。
- 风险与安全. 范围明确的用例可以减少变更疲劳和实施风险。
留意
- 将损坏的流程自动化可能会加剧现有问题。
- 团队可能会过度自动化并消除所需的人工判断。
- 如果不持续评估输出，质量可能会出现偏差。
后续步骤
- 绘制当前工作流程并确定摩擦最大的步骤。
- 在完全自动化之前定义人工检查点。
- 对用户进行提示、升级路径和质量标准方面的培训。
- 跟踪任务级结果以确认持续价值。
资料来源与延伸阅读
- Google制定机器学习成功指标
不断探索
常见问题
点击率越高就证明营销效果越好吗？
不会。相关性、真实的期望、合格的结果、保留率和客户体验决定了该活动是否有帮助。